Gartner發(fā)布推動2022年主要數(shù)據(jù)和分析趨勢的三大主題

Gartner發(fā)布數(shù)據(jù)和分析（D&A）領導者在企業(yè)中利用2022年主要數(shù)據(jù)和分析趨勢時應擁抱的三大主題，分別是：激發(fā)企業(yè)活力和多樣性、增強人員能力和決策，以及信任的制度化。

Gartner杰出研究副總裁Rita Sallam表示：“今年的主要數(shù)據(jù)和分析趨勢涵蓋了將幫助企業(yè)機構預測變化并將不確定因素轉(zhuǎn)化為機遇的業(yè)務、市場和技術動態(tài)，這兩項舉措都屬于數(shù)據(jù)和分析領導者的職責范圍。

Gartner已發(fā)布2022年十二大數(shù)據(jù)和分析趨勢，這些趨勢涵蓋以下三個核心主題。

激發(fā)企業(yè)活力與多樣性

AI工程等自適應人工智能（AI）的興起在應對全球市場波動的同時，還推動了增長和創(chuàng)新。AI數(shù)據(jù)管理領域的創(chuàng)新、基于主動元數(shù)據(jù)驅(qū)動的自動化方法以及數(shù)據(jù)共享能力（均建立在數(shù)據(jù)編織的基礎上）充分釋放了數(shù)據(jù)和分析的全部價值。

例如“始終數(shù)據(jù)共享”趨勢加強了數(shù)據(jù)共享作為一項面向業(yè)務的關鍵績效指標的作用：表明企業(yè)機構為了創(chuàng)造公共價值，正在與利益相關方進行有效的互動并讓更多人能夠獲得正確的數(shù)據(jù)。新冠疫情和其他近期的大規(guī)模全球事件令企業(yè)機構迫切地想要通過共享數(shù)據(jù)來加快獨立和相互關聯(lián)的公共和商業(yè)數(shù)字業(yè)務價值。

Gartner預測，到2026年，大多數(shù)外部中間商將被應用于內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的自動化信任度指標取代，這將使數(shù)據(jù)共享風險降低一半。

該類別中的2022年趨勢包括：自適應AI系統(tǒng)、以數(shù)據(jù)為中心的AI、元數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)據(jù)編織和始終數(shù)據(jù)共享。

增強人員能力和決策

為了提供與決策者相關的洞察，數(shù)據(jù)和分析領導者必須提供語境豐富、使用業(yè)務模塊組件創(chuàng)建的分析。這包括將數(shù)據(jù)素養(yǎng)作為優(yōu)先事項以及制定應對數(shù)據(jù)和分析人才稀缺問題的策略。

從現(xiàn)在起到2025年，大多數(shù)首席數(shù)據(jù)官（CDO）將無法培養(yǎng)實現(xiàn)戰(zhàn)略數(shù)據(jù)驅(qū)動的既定業(yè)務目標所必需的員工數(shù)據(jù)素養(yǎng)。Gartner的研究顯示，在數(shù)據(jù)和分析中考慮人員因素的企業(yè)機構比只考慮技術的企業(yè)機構更加成功。這種以人為本的理念能夠推動更大范圍的數(shù)字化學習，而不僅僅是提供核心技術平臺、數(shù)據(jù)集和工具。

該類別中的2022年趨勢包括：語境豐富的分析、業(yè)務模塊組裝式數(shù)據(jù)和分析、以決策為中心的數(shù)據(jù)和分析以及人員技能和素養(yǎng)的不足。

信任的制度化

只有通過管理AI風險并實施跨分布式系統(tǒng)、邊緣環(huán)境和新興生態(tài)系統(tǒng)的互聯(lián)治理，才能大規(guī)模地實現(xiàn)數(shù)據(jù)和分析的價值。

雖然AI正在變得日益普遍，但大多數(shù)企業(yè)機構仍因無法解釋或說明其模型的用途而失去人員對其的信任和透明度。企業(yè)機構不但無法管理快速發(fā)展的AI創(chuàng)新所帶來的風險，而且常常在安全性等模型治理方面敷衍了事，導致出錯的AI模型產(chǎn)生更加嚴重的負面后果，例如業(yè)務決策出錯，甚至是生死攸關的決策出錯。

隨著全球AI法規(guī)的激增，企業(yè)機構必須按照這些法規(guī)的要求采取可審計的做法來確保信任、透明度和保護消費者的權益。Gartner預測，到2026年，開發(fā)出可信賴的目標導向型AI的企業(yè)機構將實現(xiàn)75%以上的AI創(chuàng)新成功率，而未能做到這一點的企業(yè)機構只有40%的成功率。

該類別中的2022年趨勢包括：互聯(lián)治理、AI風險管理、廠商和地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)、向邊緣的擴展。

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